KI-gestützter Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) Schulung
Auf Anfrage
1 - 2 Tag
Online, München oder Inhouse
Auf Anfrage
Deutsch oder Englisch
Digitales Teilnehmerzertifikat
Software schneller entwickeln, Qualität sichern und KI sicher in den Entwicklungsprozess integrieren. Künstliche Intelligenz (KI) verändert den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus – von der ersten Anforderung über Architektur und Coding bis hin zu Testing, Deployment und Betrieb. Unternehmen stehen dabei vor einem Spannungsfeld: Sie möchten Entwicklung effizienter machen, müssen aber gleichzeitig Security, Compliance, Datenschutz und technische Qualität sicherstellen.
Unsere KI-gestützter Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) Schulung zeigt Ihnen, wie Sie KI entlang des gesamten Entwicklungsprozesses sinnvoll und kontrolliert einsetzen. Sie lernen, Anforderungen zu strukturieren, Architekturentscheidungen vorzubereiten, Code und Tests effizienter zu erstellen sowie KI gestützte Tools sicher in bestehende Entwicklungsumgebungen und Managementprozesse zu integrieren. Dabei stehen nicht nur Produktivität und Automatisierung im Mittelpunkt, sondern auch Nachvollziehbarkeit, Governance und menschliche Verantwortung.
Inhalte und Ablauf der KI-gestützter Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) Schulung
Die Weiterbildung verbindet technologische Grundlagen mit konkreten Anwendungen für Anforderungen, Architektur, Entwicklung, Testing, Security und Bereitstellung. Alle Module sind freikombinierbar.
- Grundlagen von LLMs, Generativer KI und agentischer Softwareentwicklung
- Stärken, Grenzen und typische Fehlerbilder KI‑gestützter Entwicklung
- Stakeholder‑Eingaben analysieren und in Epics, User Stories und Akzeptanzkriterien überführen
- Anforderungen mit KI verfeinern, priorisieren und auf Konsistenz prüfen
- Spec‑Driven Development als Verbindung von Idee, Spezifikation und geprüftem Code
- Systemdesign, Architektur sowie Komponenten‑ und Abhängigkeitsanalysen unterstützen
- Code generieren, Boilerplate entwickeln, APIs integrieren, Refactoring und Performance‑Optimierung unterstützen
- KI‑Werkzeuge in IDEs integrieren sowie Agentic Coding und Vibe Coding einordnen
Ergebnis
Strukturierte Anforderungen, nachvollziehbare Architekturentscheidungen und effizientere Entwicklungsworkflows mit KI.
- Unit‑, Integrations‑, End‑to‑End‑tests generieren
- Explorative Tests, Edge Cases und synthetische Testdaten entwickeln
- Testwartung automatisieren und Testlücken erkennen
- KI‑gestützte Code Reviews, Security Scans und Qualitätsprüfungen einsetzen
- Neue Fehlerklassen und Sicherheitsrisiken in KI‑generiertem Code erkennen
- Code auf Qualität, Sicherheit, Wartbarkeit und Nachvollziehbarkeit prüfen
- Dokumentationen, FAQs, Wissensdatenbanken und Release Notes automatisieren
- CI/CD‑Pipelines, Build, Deployment und risikobasiertes Testen optimieren
- Vorschläge für Canary Releases, Rollbacks und Bereitstellungsprüfungen entwickeln
- Deployment‑Ergebnisse analysieren und Verbesserungsmaßnahmen ableiten
Ergebnis
Belastbare Qualitätssicherung sowie effizientere und sicherere Softwarebereitstellung mit KI.
- Datenschutz, Urheberrecht, Informationssicherheit und Compliance im KI‑gestützten SDLC
- Risiken durch Quellcode‑Weitergabe, Tool‑Zugriffe, Datenabfluss und Modellabhängigkeiten
- Halluzinationen, Bias und fehlerhaften KI‑generierten Code erkennen und bewerten
- Policies, Leitplanken, Freigabeprozesse und Qualitätsstandards entwickeln
- KI‑gestützte Entwicklungsbeiträge auditierbar und nachvollziehbar dokumentieren
- Human Oversight und Kontrollpunkte bei Codegenerierung, Reviews und Deployments definieren
- Rollen, Verantwortlichkeiten und sichere Entwicklungspraktiken festlegen
- Roadmap für die schrittweise Einführung von KI im SDLC entwickeln
Ergebnis
Ein sicherer und strategischer Rahmen für die nachhaltige Einführung von KI in der Softwareentwicklung.
Was Sie nach der SDLC Schulung direkt anwenden können
Nach dem Training können Sie KI gezielt und sicher entlang des Softwareentwicklungslebenszyklus einsetzen.
- Anforderungen mit KI strukturieren, verfeinern und priorisieren
- Code, APIs, Tests und technische Inhalte effizienter erstellen
- KI gestütztes Debugging, Refactoring und Code Reviews einsetzen
- Security Risiken und Qualitätsprobleme in KI generiertem Code erkennen
- CI/CD Prozesse, Deployments und Release Aktivitäten optimieren
- KI Tools sicher in IDEs und bestehende Entwicklungsprozesse integrieren
- Datenschutz, Compliance und Informationssicherheit berücksichtigen
- Kontrollpunkte, Freigaben und Verantwortlichkeiten im SDLC definieren
- Eine Roadmap für die Einführung von KI in der Softwareentwicklung entwickeln
Für wen eignet sich die KI-gestützter Softwareentwicklungslebenszyklus Schulung?
Diese Weiterbildung richtet sich an:
- Softwareentwickler und Engineering‑Teams
- Softwarearchitekten und Technical Leads
- DevOps‑, Plattform‑ und Security‑Teams
- QA‑ und Testverantwortliche
- Product Owner und technische Projektleiter
- IT‑Führungskräfte und Verantwortliche für digitale Entwicklung
- Unternehmen, die KI sicher in ihren SDLC integrieren möchten
Technisches Grundverständnis und Erfahrung mit Softwareentwicklungsprozessen sind hilfreich.
Teilnahmevoraussetzung für die KI-gestützter Softwareentwicklungslebenszyklus Schulung
Grundkenntnisse in Softwareentwicklung, Architektur oder DevOps sind empfehlenswert. Erfahrungen mit KI‑Tools sind hilfreich, aber keine Voraussetzung.
Individuelle KI SDLC Trainings
- Maßgeschneiderte Schulungen für Entwicklung, IT und Management
- Integration eigener Tools, IDEs, Repositories und CI/CD Pipelines
- Arbeit mit realen Anforderungen, Code Beispielen und Deployment Szenarien
- Entwicklung individueller Policies, Prompt Standards und Kontrollprozesse
- Durchführung als Seminar, Workshop oder Inhouse Training
Über uns als Schulungsanbieter
Wir sind eine erfahrene Unternehmensberatung mit über 20 Jahre Expertise in digitaler Transformation, Softwareentwicklung, Security und neuen Technologien, wie künstlicher Intelligenz. Unsere Trainings verbinden technologische Grundlagen mit konkreten Anforderungen aus Engineering, IT‑Management und Unternehmenspraxis.
Wir unterstützen Unternehmen dabei, KI sicher in Entwicklungsprozesse zu integrieren, Qualität und Produktivität zu steigern und klare Standards für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im SDLC zu entwickeln.
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Kompetenz in KI und Softwareentwicklung – Ihr Trainer
Jonas Kuhlmann begleitet Unternehmen bei der Einführung moderner KI‑Technologien und der Weiterentwicklung von Softwareentwicklungsprozessen. Er vermittelt komplexe Themen wie Generative KI, Agentic Coding, Testing und KI‑gestützte Automatisierung verständlich und mit direktem Bezug zu realen Entwicklungsaufgaben.
Sein Fokus liegt auf der Verbindung von Effizienz, Qualität und Sicherheit. Er zeigt, wie Unternehmen KI sinnvoll in den SDLC integrieren, Entwicklungsprozesse optimieren und gleichzeitig Governance, Compliance und menschliche Verantwortung sicherstellen.
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- KI gezielt im gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus einsetzen
- Individuelle Weiterbildung für Entwicklung, IT und Management
- Erfahrene Expertise in KI, Software Engineering, Security und Compliance
- Sofort anwendbare Methoden für Anforderungen, Coding, Testing und Deployment
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FAQ – Häufige Fragen zur KI-gestützten SDLC Schulung
Grundkenntnisse in Softwareentwicklung oder technischen IT‑Prozessen sind empfehlenswert. Die Schulung richtet sich nicht ausschließlich an Entwickler, sondern auch an Architekten, QA‑Verantwortliche, IT‑Manager und technische Projektleiter. Ein grundlegendes Verständnis des Softwareentwicklungslebenszyklus erleichtert den Praxistransfer. Jede Schulung kann an die Vorkenntnisse angepasst werden.
Das Training deckt den gesamten Lebenszyklus ab – von Anforderungsanalyse und Architektur über Entwicklung und Testing bis zu Deployment, Betrieb und Governance. Dadurch lernen Sie, KI nicht nur punktuell, sondern als Bestandteil eines durchgängigen Entwicklungsprozesses zu betrachten.
KI kann unter anderem User Stories formulieren, Architekturvarianten entwickeln, Code generieren, APIs integrieren und Dokumentation erstellen. Darüber hinaus unterstützt sie bei Debugging, Testfallgenerierung, Code Reviews und Release‑Aktivitäten. Alle Ergebnisse müssen jedoch fachlich geprüft und in bestehende Qualitätsprozesse eingebunden werden.
Im Training lernen Sie, KI‑generierte Änderungen durch Reviews, Tests, Security Scans und definierte Freigaben abzusichern. Zusätzlich werden Wartbarkeit, Nachvollziehbarkeit und technische Schulden betrachtet. Ziel ist ein kontrollierter Entwicklungsprozess, der Geschwindigkeit nicht auf Kosten der Qualität erreicht.
Zu den wichtigsten Risiken gehören fehlerhafter oder unsicherer Code, Datenabfluss, unklare Lizenzrechte und eine zu starke Abhängigkeit von einzelnen Modellen oder Tools. Auch Halluzinationen und unvollständiger Kontext können zu falschen Ergebnissen führen. Die Schulung zeigt, wie diese Risiken erkannt, bewertet und durch Governance reduziert werden.
Wie werden Security und Compliance berücksichtigt?
Security, Datenschutz, Urheberrecht und Compliance sind zentrale Bestandteile des Trainings. Sie lernen, wie Quellcode, Zugangsdaten und Unternehmensinformationen geschützt werden und welche Anforderungen an Tools und Prozesse gestellt werden sollten. Außerdem werden Freigaben, Auditierbarkeit und menschliche Kontrollpunkte behandelt.
Ja. Bei Inhouse‑Trainings können Ihre IDEs, Repositories, CI/CD‑Pipelines und bestehenden KI‑Tools berücksichtigt werden. Auch eigene Entwicklungsprozesse oder typische Problemstellungen können in die Übungen einfließen. So entstehen konkrete Standards und Workflows für Ihre Organisation.
Viele Methoden lassen sich unmittelbar anwenden, beispielsweise bei der Erstellung von Anforderungen, Code‑Reviews, Testfällen oder technischer Dokumentation. Für einen produktiven Einsatz sollten die Ansätze anschließend in Standards, Freigabeprozesse und Sicherheitsrichtlinien überführt werden. Die Schulung liefert dafür die methodische und organisatorische Grundlage.